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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110866481A(43)申请公布日2020.03.06(21)申请号201911083451.5(22)申请日2019.11.07(71)申请人北京小龙潜行科技有限公司地址100086北京市海淀区知春路108号3号楼13层1门12A01-06号(72)发明人鞠铁柱耿科王宇华张兴福(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人苗晓静(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06T7/254(2017.01)权利要求书2页说明书10页附图7页(54)发明名称一种母猪发情检测方法及装置(57)摘要本发明实施例提供一种母猪发情检测方法及装置,方法包括:读取母猪监控图像;对母猪监控图像进行轮廓提取,获取母猪轮廓;根据母猪轮廓对母猪姿态进行判断,确定母猪姿态是否为站立姿态;从母猪姿态被确定为站立姿态开始计时,判断母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值,若是,则判定母猪发情,否则重新确定母猪姿态变为站立姿态的起始时间点,并重复执行母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值的判断过程。本发明实施例提供的母猪发情检测方法,只需采集母猪监控图像,然后经过后台自动化处理即可判断母猪是否发情,从而实现了母猪发情的自动化检测,且整个检测过程所需成本较低、检测效率较高,检测准确度也较高。CN110866481ACN110866481A权利要求书1/2页1.一种母猪发情检测方法,其特征在于,包括:读取母猪监控图像;对所述母猪监控图像进行轮廓提取,获取母猪轮廓;根据所述母猪轮廓对母猪姿态进行判断,确定母猪姿态是否为站立姿态;从母猪姿态被确定为站立姿态开始计时,判断母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值,若是,则判定母猪发情,否则重新确定母猪姿态变为站立姿态的起始时间点,并重复执行母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值的判断过程。2.根据权利要求1所述的母猪发情检测方法,其特征在于,所述从母猪姿态被确定为站立姿态开始计时,判断母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值,若是,则判定母猪发情,否则重新确定母猪姿态变为站立姿态的起始时间点,并重复执行母猪姿态处于站立姿态的持续时长是否大于预设发情阈值的判断过程,具体包括:从母猪姿态被确定为站立姿态开始,将获取的第一张图像进行VIBE背景建模并开始计时;将所有新获取的图像设置为背景图,已经获取的上一张图像设置为前景图,以n秒获取一张图像的速度获取图像,并且进行前景图和背景图的对比,判断是否发生突变,如果发生突变,则将前景图更新为背景图,重新建模和计时,如果没有发生突变则将时间累加,并且判断累加时间是否达到预设发情阈值,如果达到预设发情阈值则将结果发送给预设终端,以告知预设终端检测到母猪发情,如果没有达到预设发情阈值,则n秒后将重新获取的图像进行判断是否突变,直至结束,其中,n>0。3.根据权利要求1所述的母猪发情检测方法,其特征在于,所述对所述母猪监控图像进行轮廓提取,获取母猪轮廓,具体包括:预先采集母猪在进食、睡眠、呆立、排便和发情不同状况下的多张图像作为训练样本;对所述训练样本中的每个图像进行进食、睡眠、呆立、排便和发情的状态标记,形成训练集和测试集;将训练集中的图像作为样本输入数据,将对应的状态标记结果作为样本输出数据,基于机器学习算法进行FCN网络模型的训练,获取初步母猪轮廓提取模型;利用测试集中的图像以及对应的状态标记结果对所述初步母猪轮廓提取模型进行测试,并根据测试结果调整所述初步母猪轮廓提取模型直至预测结果满足预设准确度条件后获得最优母猪轮廓提取模型;将所述母猪监控图像输入至所述最优母猪轮廓提取模型中,并根据所述最优母猪轮廓提取模型的输出结果判断所述母猪监控图像中母猪的状态;根据所述母猪监控图像中母猪的状态对所述母猪监控图像进行轮廓提取,获取母猪轮廓。4.根据权利要求3所述的母猪发情检测方法,其特征在于,在根据所述母猪监控图像中母猪的状态对所述母猪监控图像进行轮廓提取,获取母猪轮廓之后,所述方法还包括:先对图像二值化处理,使得图像中的像素值对应0和255,其中,0值对应暗,255值对应高亮;进行形态学处理,对图像执行膨胀,对应高亮区域是胀大,在图像上母猪的轮廓的区域像素值都为255,所以轮廓为高亮区域,面积增大,对暗区域相当于是腐蚀,面积缩小,然后2CN110866481A权利要求书2/2页通过计算连通区域面积,剔除小面积区域的方式,获取最终母猪轮廓。5.根据权利要求1所述的母猪发情检测方法,其特征在于,所述根据所述母猪轮廓对母猪姿态进行判断,确定母猪姿态是否为站立姿态,具体包括:预先采集母猪在站立和躺卧